边缘计算与预测性维护

边缘计算技术的崛起为预测性维护提供了全新的解决方案。边缘计算是指将计算能力和数据存储功能从传统的云计算中心延伸到接近数据源的边缘设备或边缘节点的计算模式。它可以在离数据源更近的位置进行数据处理和分析，从而实现低延迟和高效率的计算。结合边缘计算和预测性维护，我们可以实现更可靠的设备运行和更有效的维护策略。

在边缘计算环境中，设备的传感器可以收集大量的实时数据，例如温度、压力、振动等。这些数据可以被发送到边缘节点进行实时分析和处理。通过使用机器学习和数据挖掘技术，我们可以从这些数据中提取有价值的信息，并预测设备的健康状况和可能的故障。这为预测性维护提供了基础。

下面我们将使用Python语言来演示一个简单的边缘计算和预测性维护的示例代码。

# 导入所需的库
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble